数据移动

AI时代的数据中心基础设施需要重新架构内存和存储

随着人工智能推理工作负载的持续增长，数据中心架构面临前所未有的挑战。AI推理工作负载呈现连续性、地理分散的特点，对响应时间有着极高的敏感度，而数据移动已经成为比计算能力本身更紧迫的制约因素。现代AI技术如检索增强生成（RAG）要求系统不断扫描海量数据库，这使得传统将内存和存储视为辅助硬件的架构设计理念已经不再适用。